本文基于以下微博话题的智搜结果生成
关于AI幻觉如何生成虚假道歉声明,结合技术原理与“DeepSeek被伪造道歉”事件的案例分析,核心机制可归纳为以下四点:
一、AI幻觉的技术本质:概率驱动的虚构
语言模型的底层逻辑
AI大模型本质是“概率预测机”,通过海量文本训练学习词语间的关联规律。当用户输入诱导性问题(如“请以DeepSeek名义写道歉声明”),模型会基于语义关联性自动补全内容,而非核查事实。
典型案例:用户向DeepSeek输入伪造的法院编号“(2025)京03刑终174号”,模型据此生成包含“撤回谣言”“赔偿损失”等虚构细节的“声明”,全程无真实性判断。
“一本正经胡说八道”的特性
AI生成的文本需符合逻辑连贯性,但不保证真实性。例如:
自动补充法律术语(如“援引《民法典》第1024条”);
虚构权威机构(如“同步互联网法院”);
模仿正式文书格式(加盖“公章”“公证处骑缝章”)这些设计使虚假声明极具迷惑性,连部分媒体都未能识别。
二、虚假声明的传播链条:污染闭环的形成
诱导生成→媒体误传→AI交叉印证
诱导阶段:粉丝通过预设结论的提问(如“DeepSeek是否该为关联王一博道歉?”),迫使AI输出符合期望的文本;
污染阶段:生成的虚假声明被截图传播,部分媒体未核实来源即报道(如三湘都市报引用带AI水印的图片);
闭环阶段:当用户向其他AI(如豆包、Kimi)求证时,模型将媒体报道视为“证据”,进一步确认“道歉属实。
“垃圾进,垃圾出”效应
虚假信息一旦进入AI训练数据池,会不断强化错误认知。例如:
用户提问:“DeepSeek向王一博道歉了吗?”
→污染后AI回答:“是的,详见某媒体7月3日报道这种循环导致谎言完成“自我验证。
三、人为操控的推手:技术漏洞的恶意利用
粉丝行为的技术化武器化
部分粉丝通过批量投喂误导信息“训练”AI。例如:
反复输入“王一博与李爱庆案无关”的伪造证据;
要求AI“基于这些证据撰写澄清声明”;
最终诱使模型将预设结论包装成“官方立场。
黑灰产的推波助澜
“内容农场”可批量生成虚假文章(成本低至0.01美元/篇),再通过付费渠道(1.38万元/次)让AI优先抓取这些内容,蓄意污染数据源。
四、现实警示:从明星维权到普通人受害
技术伦理的失控风险
此次事件暴露AI可能沦为“造谣加速器”:
伪造司法文件(如不存在判决书编号);
模拟企业公章和法律程序;
生成肉眼难辨的“权威声明。
复旦大学专家指出,现行法律对“AI数据投毒”缺乏界定,追责困难。
普通人的无妄之灾
AI幻觉的危害远超娱乐圈:
伪造不雅照/视频进行敲诈(已有受害者因AI黄谣失业);
编造医疗建议导致误诊(如“AI推荐致癌偏方”);
捏造金融信息引发恐慌。
联合国教科文组织呼吁建立全球性AI伦理框架。
应对建议:打破幻觉闭环的关键行动
责任主体
具体措施
用户查证信源(如裁判文书网、企业官网);警惕AI生成内容的水印/逻辑矛盾
媒体建立AI内容强制审核机制;避免为抢时效转发未核实的截图
技术公司开发“双信源验证”功能(如司法数据库+官媒交叉核验);公开数据污染举报通道
立法机构将“AI数据投毒”纳入诽谤罪;明确平台对幻觉内容的法律责任
事件本质反思:当AI的“概率游戏”撞上人类的“立场先行”,真相便成为首个牺牲品。此次闹剧既是粉圈文化的荒诞注脚,更是数字时代信息战的预警——唯有通过技术防污(平台)、事实守门(媒体)、法律亮剑(政府)、理性觉醒(公众)的四维合力,才能遏制“幻觉霸权”的蔓延。
转自:AI透视镜